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每日AIGC最新进展(84):清华大学提出高效视频理解FastVID、多伦多大学提出长时间视频理解模型Vamba、杭州电子科技大学提出反事实推理多模态大模型Bench COVER

清华大学提出高效视频理解FastVID、多伦多大学提出长时间视频理解模型Vamba、杭州电子科技大学提出反事实推理多模态大模型Bench COVER

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#AIGC
机器学习——NMF非负矩阵分解

之前学习了常用的两种将为技术:主成分分析(PCA):用于处理高斯分布的数据独立成分析(ICA):用于处理费高斯分布的数据而非负矩阵分解也是一张常用的数据降维技术,其基本操作和PCA、ICA类似,但是在数据都是非负的情况之下用处非常多,所以在一些特定场合(如图像处理等),非常受欢迎,其使用方法和前两种十分类似,参考:https://baike.baidu.com/item/非负矩阵分解/4...

基于brpc构建大规模可用服务教程

原文地址:https://github.com/apache/incubator-brpc/blob/master/docs/en/tutorial_on_building_services.pptx

机器学习——线性回归预测波士顿的房价

首先解释一下超平面的含义超平面是n维欧氏空间中余维度等于一的线性子空间,也就是必须是(n-1)维度。这是平面中的直线、空间中的平面之推广(n大于3才被称为“超”平面),是纯粹的数学概念,不是现实的物理概念。因为是子空间,所以超平面一定经过原点。详细描述(百度百科):在几何体中,超平面是一维小于其环境空间的子空间。 如果空间是3维的,那么它的超平面是二维平面,而如果空间是二...

扩散模型与强化学习(0):专栏汇总与导航

最近强化学习在Diffusion Models得到了越来越多广泛的应用,本专栏将系统性地介绍当前Diffusion Models中实用且前沿的技术进展。

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#人工智能#深度学习
机器学习——OpenCV实现K-NN

k-NN是最简单的机器学习算法之一,简单而言k-NN算法认为一个数据点很可能与它近邻点同属于一类,sklearn实现k-NN算法后面再复习一下,这次先学习OpenCV当中cv2.ml.KNearest_create()实现k-NN。步骤:得到一些训练数据指定K值,创建对象找到想要分类的新数据点的k个最近邻的点使用多数投票来分配新数据点的类标签画出结果图特别注意:OpenC...

机器学习——离散特征处理之独热编码和稀疏矩阵处理

独热编码这东西很有趣,和数字电路里面的格雷码有异曲同工之妙!其实也很正常,统计机器学习特别是自然语言处理方面的兴起正是引入了通信领域的数学模型,这段历史很有趣,可以看看吴军老师的《数学之美》。我们在处理机器学习数据的时候经常会见到离散特征的数据,例如水果的颜色、人名等,离散特征的挑战在于不是连续的方式,这导致很难用数字去描述,所以引入独热编码进行处理。独热编码,One-Hot编码,又称为一...

常用四大最短路径算法——Floyd、Dijkstra、Bellman-Ford及其变种

Floyd算法核心思想:找到第三个点代替使两点间的距离更短核心代码就五行://flody核心for(int k=0;k<n;k++)for(int i=0;i<n;i++)for(int j=0;j<n;j++)if(M[i][j]>M[i][k]+M[k][j])...

强化学习——Sarsa Lambda找宝藏

目录在Sarsa的基础上改进的sarsa lambda算法Sarsa存在的问题改进方法2:Sarsa Lambda参考开始每天被老师抓着写周报,以后想摸鱼都摸不了,心态baozha……在Sarsa的基础上改进的sarsa lambda算法算法流程和数学推导就不写了,弄清楚lambda的含义:如果 lambda = 0, Sarsa-lambda 就是 Sarsa, ...

存内计算与扩散模型:下一代视觉AIGC能力提升的关键

在这个AI技术日新月异的时代,我们正见证着前所未有的创新与变革。尤其是在视觉内容生成领域(AIGC,Artificial Intelligence Generated Content),技术的每一次飞跃都意味着更加逼真、创意无限的数字艺术作品的诞生。自动生成内容的愿景日益成为现实。视觉领域,尤其是在图像和视频生成技术的进步,正引领着创意产业进入一个崭新的纪元。从消费者能够体验的个性化媒体到企业需求

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